y是1*187 x是38*187怎么定义一维CNN模型
时间: 2023-11-28 14:06:20 浏览: 25
对于输入维度为1*187的数据,我们可以考虑使用一维卷积神经网络(1D CNN)进行建模。在Keras中,可以通过定义一个Conv1D层来实现。以下是一个简单的1D CNN模型的示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1, 187)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
这个模型包含了一个Conv1D层,用于提取特征,一个MaxPooling1D层,用于减小特征图的大小,一个Flatten层,用于将特征图展平,最后是一个全连接层,用于输出分类结果。你可以根据你的具体任务需求调整模型的层数和参数。
相关问题
y是1*188 x是38*188怎么定义一维CNN模型
如果你的 `y` 是一个大小为 `[1, 188]` 的二维张量,而 `x` 是一个大小为 `[38, 188]` 的二维张量,那么你可以按照以下方式定义一个一维卷积神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 一维卷积层
self.conv1d = nn.Conv1d(38, 64, kernel_size=3, padding=1)
# 池化层
self.pool1d = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
# 全连接层
self.fc = nn.Linear(64 * 94, 188)
def forward(self, x):
# 输入x的形状为[batch_size, channels, length]
x = x.view(1, 38, 188) # 将x的形状调整为[1, 38, 188]
out = self.conv1d(x) # [1, 64, 188]
out = self.pool1d(out) # [1, 64, 94]
out = out.view(out.size(0), -1) # [1, 64 * 94]
out = self.fc(out) # [1, 188]
return out
```
这里的模型与之前的模型相同,不同之处在于输入数据的形状。由于 `x` 和 `y` 的形状都是 `[38, 188]` 和 `[1, 188]`,因此我们需要将输入 `x` 调整为三维张量,形状为 `[1, 38, 188]`,然后将其传递给模型。另外,输出层的维度也被调整为 `188`,以匹配目标 `y` 的大小。
y是1188 x是38*188怎么定义一维CNN模型
对于这个问题,如果你的 `y` 是一个长度为 `1188` 的一维张量,而 `x` 是一个大小为 `[38, 188]` 的二维张量,那么你可以按照以下方式定义一个一维卷积神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 一维卷积层
self.conv1d = nn.Conv1d(38, 64, kernel_size=3, padding=1)
# 池化层
self.pool1d = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
# 全连接层
self.fc = nn.Linear(64 * 94, 1)
def forward(self, x):
# 输入x的形状为[batch_size, channels, length]
out = self.conv1d(x) # [batch_size, 64, 188]
out = self.pool1d(out) # [batch_size, 64, 94]
out = out.view(out.size(0), -1) # [batch_size, 64 * 94]
out = self.fc(out) # [batch_size, 1]
return out
```
这里我们使用了一个一维卷积层,它的输入通道数为 `38`,输出通道数为 `64`,卷积核大小为 `3`,并且使用了 `padding=1` 以保持输出与输入大小相同。接下来,我们使用了一个池化层,它的窗口大小为 `2`,并且使用了最大池化操作。最后,我们使用了一个全连接层,该层的输入维度为 `64 * 94`,输出维度为 `1`。
在模型的前向传播中,输入 `x` 先通过一维卷积层和池化层进行特征提取,然后通过全连接层进行回归预测。注意,在输入 `x` 的时候,需要将二维张量 `x` 转换成三维张量,其大小为 `[batch_size, channels, length]`,其中 `batch_size` 是批次大小,`channels` 是通道数,`length` 是序列长度。在这里,我们将 `x` 的大小从 `[38, 188]` 转换成了 `[1, 38, 188]`,并将其作为输入张量传递给模型。
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